Maschinelles Lernen für tabellarische Daten: XGBoost, Deep Learning und KI

Maschinelle Lernalgorithmen mit Scikit- und TensorFlow-Umgebungen

Puvvadi Baby Maruthi, Smrity Prasad, Amit Kumar Tyagi

Ultimatives Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn: Entfesseln Sie die Kraft von Scikit-Learn und Python, um hochmoderne Predictive-Modeling-Anwendungen zu erstellen und tiefere Einblicke in das maschinelle Lernen zu gewinnen

Parag Saxena

Mueller J. P., Massaron L. - Maschinelles Lernen für Dummies, 2. Auflage - 2021

Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

Aurélien Géron

Praktisches Maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und PyTorch: Konzepte, Werkzeuge und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme

Aurélien Géron

Synthetische Daten und Generative KI

Vincent Granville

Maschinelles Lernen für unausgeglichene Daten: Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen mithilfe von Machine-Learning- und Deep-Learning-Techniken

Kumar Abhishek, Dr. Mounir Abdelaziz

Praktisches maschinelles Lernen auf Databricks

Debu Sinha

Machine Learning und Data Science Blaupausen für Finanzen: Vom Aufbau von Handelsstrategien bis zu Robo-Advisors mit Python

Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

KI und ML für Programmierer in PyTorch: Ein Programmierleitfaden zu generativer KI und maschinellem Lernen

Laurence Moroney